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Robust GLS Estimation on Panel Data with Approximate Factor Structure ——王美今、余壮雄 Page 1 of 16 第一组:计量经济理论与方法 字数:8132 字 近似因子结构设定下的稳健 GLS 估计 王美今 余壮雄 (中山大学岭南学院,510275) 2008/3/31 修改稿 要:本文研究 Panel 平稳数据模型在近似因子结构设定下的参数估计和检 验问题。文中提出一种稳健的 GLS 估计( RGLS ),并证明了 RGLS 估计是一致估 计,而且比 ROLS 估计渐近有效,其 t 统计量序贯收敛于标准正态分布。数值模拟 的结果表明,无论是估计量的偏差还是 t 统计量的拒绝概率, RGLS 估计都具有非 常良好的小样本表现。 关键词:近似因子结构, RGLS 估计, ROLS 估计 一、引言 对于截面相关的 Panel 平稳数据模型, SUR-FGLS 估计是常用方法,但使用该方法的前 提是截面个体数小于时序长度即 nT < 。如果 n 接近于 T ,或者超过 T ,那么这一方法将低 估估计量方差甚至是不可行的( Beck Katz 1995 )。 Beck Katz 1995 )提出使用 OLS 估计的真实协方差阵来计算 OLS-t 统计量,以校正截面相关的影响,称为 PCSE Panel-Corrected Standard Error )方法,或稳健的 OLS 估计( ROLS )。数值模拟的结果表 明,在很多场合, ROLS 估计有更好的表现。 从理论上说, ROLS 并不是有效的估计方法。目前解决截面相关的另一思路是将误差项 设定为共同因子结构。关于因子模型的研究较早可以追溯到 Ross 1976 )的套利定价理论 Arbitrage Pricing Theory APT ), APT 认为市场的有效性意味着资产的收益率遵循着某种 共同因子结构,消除共同因子影响后的资产收益率将不再具有套利的可能。 近年来,共同因子结构设定逐渐成为宏观经济和金融分析中的一种重要方法。 Stock Watson 1998 2002 )在宏观经济预测中提出共同因子的思想,认为大量的宏观变量和数据 所蕴含的系统性信息是很少的几个共同因子驱动的,他们把这些共同因子称为扩散指标 Diffusion indexes )。进一步的分析表明,在宏观经济变量的预测中引入扩散指标能很好的 提高预测能力, Stock 的想法得到了有力支持。 Bernanke Boivin 2001 )、 Giannone 等( 2004 )将 Stock 1998 )提出的共 同因子结构应用到对美国经济的实证分析中,结果表明共同因子在宏观经济分析中具有很强 的解释能力; Bernanke Boivin 2001 )的研究还说明通过使用估计的共同因子,在联储 货币政策制定的研究中并入大量的数据是可行的也是必要的; Giannone 等( 2004 )的研究 Email lnswmj@mail.sysu.edu.cn
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